0 引言

    在企业之间竞争日益激烈的今天，更好的利用了自己手中信息的企业，将会在企业间的竞争中获得巨大的优势。这种诉求反映在技术领域，就是商业智能(business intelligence，BI)应用领域的拓展。这种拓展体现在很多的地方，从商业智能所涉及的业务领域和过程，到用户数量，还包括在企业中所支持的层次。

    从企业中所支持的层次来看，商业智能从最初面向企业高层管理人员的战略性BI拓展到面向企业中层管理人员的战术型BI，又拓展到面向企业基层管理人员和一线员工的操作型BI。这个过程将商业智能的应用范围从战略层一直拓展到业务层，极大的拓展了商业智能的市场，提升了商业智能的价值。在国外，战略型BI的技术和产品已经比较成熟，厂商主要在进行不同情况下的商业智能模型的研究。而在技术领域，商业智能厂商的精力主要放在了操作型BI的开发上。目前操作型BI面临两个主要问题，一个是与日常业务系统的整合问题，另一个是数据加载速度问题。本文将对商业智能的概念以及发展演变做一个简单介绍。从各个方面对操作型BI进行详细介绍，并提出操作型Bl的通用架构。

 1 商业智能介绍

    1.1 商业智能的概念及演变

    商业智能一词最早是1958年由Hans P．Luhn提出。在Hans P．Luhn的文章中，商业被定义为一类行为的集合，无论这些行为的目的是什么，它可以被认为是科学、技术、商业、工业、法律、国防等等。在这里，智能被定义为一种领会能力，这种能力可以通过现实中的各种联系来找到达到某种目的方法。

    1989年，加特纳集团(Oarmer)的分析员HowardDresner对商业智能做了重新定义：“通过运用基于现实的支持系统来提高商业决策制定的概念和方法”啪。随后在1996年，加特纳集团正式提出商业智能概念：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。自此加特纳集团被公认为是商业智能的最初提出者。

    商业智能概念的第一次转变出现在2004年。在这年的Carlner商业智能峰会上，商业智能被确定为数据仓库之上的查询、报表和多维数据分析叫。这个定义将商业智能界定为一个分析、报告和前端展现工具，并为商业智能带来了第一个快速发展期。

    商业智能概念的第二次转变发生在2007年，同样是Gartaer商业智能峰会，这次峰会对商业智能进行了重定义。这次定义将商业智能视为一个伞状的概念，它包括了分析应用、基础架构、平台和良好的实践。从这个定义可以看出，数据仓库、数据标准等已经涵盖在商业智能范畴里，商业智能已不再仅仅是前端展现工具，而是一个从平台到数据到应用的整体。同时，2007年的峰会对商业智能进行了进一步扩充：商业智能已经开始成为一种用于描述企业范围内使用数据、分析信息、制订决策和管理绩效的原则的术语。这就将商业智能从技术工具拓展到了企业业务辅助者的地位。并将商业智能的关注点从技术转变到企业效益上来，使商业智能真正成为现代企业所必需的一部分。现在所通用的商业智能的定义是在2007年Gartner商业智能峰会上所提出的，总结为如下定义：商业智能可以被定义为一个包括信息管理基础架构的商业智能平台，它通过分析应用为企业的商业策略和绩效管理提供支持，并可对人员和流程进行一定的管控。

    1.2 商业智能的分类

    随着商业智能的不断发展，出现了许多对商业智能的分类方法，比如Gartner集团根据商业智能在企业的应用方式将它分为流程型BI和功能型BI。IBM则把商业智能分为企业级BI和操作型BI。而本文将采用另外一种分类办法，即将商业智能按照用户层次分为战略型BI、战术型BI、操作型Bl。战略型BI用于管理长期的商业计划与目标。而当执行某项商业活动以帮助实现计划的商业绩效的时候，高级管理人员、业务分析员、以及各级经理人员则会使用战术性BI来评估与优化这些活动的绩效。操作型BI则关注于管理与优化每日的业务运行。它将正确的信息在正确的时间发布到正确的业务人员，帮助他们快速响应以解决商业问题与满足新的业务需求。其中，操作型BI是商业智能成长最快、增长最大的领域。

2 操作型BI介绍

    2.1 操作型BI的定义

    “操作型BI”在不同的行业和市场上有很多不同的名称，其中包括“事务型BI，实时分析，准实时分析，运营报告，业务活动监控”和“决策管理”等等。上述名称中有一些是根据数据采集、报告和分析发生的时间间隔进行命名的，另外一些则体现了数据被捕获、操纵、发布时所采用的方法和计算手段的不同。这些定义表明了实施操作型BI的主要目的，是如何利用现有的数据来实时支持公司各层次决策的制定。而战略型BI的实施目标则是如何利用历史数据对企业中高层决策提供帮助。这是两者在本质上的区别，也体现出操作型BI面向的对象和应用范围。Intelligent Solutions Inc．对操作型BI做了如下定义：一组用来监视、报告、分析和管理一个组织日常业务操作经营成果的服务、应用和技术。
 

2.2 战略型BI、战术型BI和操作型BI的比较

    战略型BI、战术型BI和操作型BI是从用户层次对商业智能所进行的分类。本文通过对这3种类型商业智能的比较把操作型BI与其它两种类型BI的区别准确的表达出来。

    如图l所示，战略型BI位于企业应用的最上层，为企业最高层提供战略性决策的辅助，这种决策是针对大量历史数据分析产生的，且具有很强的持续性，所以它的决策时间跨度是以月为量级的。战术型BI位于企业架构的中层，为企业的中层管理者的战术性决策提供指导，它的时间量级要小一些。操作型BI为一线员工的日常工作提供辅助，它的时间量级低于天。

    如表l所示，战略型BI，战术型BI和操作型BI在业务重点、主要用户、时间量级、数据和操作方式上都有一定的区别。拿业务重点来说，战略型BI的业务重点在于完成长期业务目标，战术型BI的业务重点则是管理战术性行动方案来达到战略目标，而操作型BI的业务则仅仅是监控并优化业务流程操作。由此可见，3种BI在各种应用上有很大的差别。

图1 3种类型Bl在企业的位置

    如表l所示，战略型BI，战术型BI和操作型BI在业务重点、主要用户、时间量级、数据和操作方式上都有一定的区别。拿业务重点来说，战略型BI的业务重点在于完成长期业务目标，战术型BI的业务重点则是管理战术性行动方案来达到战略目标，而操作型BI的业务则仅仅是监控并优化业务流程操作。由此可见，3种BI在各种应用上有很大的差别。

表1 战略型BI、战术型BI和操作型BI的比较

    2.3 操作型BI的技术架构

    如图2所示，操作型BI的架构主要可以分为3个部分：首先是数据源，也可以被称为数据集成服务组件。这个部分将各个业务系统的数据集成起来，为系统提供实时数据。SAS9企业级商业智能平台数据整合组件、IBM information server是其中的代表软件。然后是数据仓库架构，完成数据抽取和数据存储。在数据抽取过程中，数据需要经过抽取、排序过滤、清洗转换才能加载到ODS(操作数据存储，operationaldatastore)和数据仓库中。完成上面过程后，数据可能会直接被用户访问到，也有可能被放到数据集市和数据立方中再被访问。现在标准的ETL(抽取，转换和装载)工具有PowerCenter和IBM的Ascential系列，IBM的DB2和Oracle则是数据存储领域的代表产品。第3是数据访问架构，利用之前产生的企业数据对用户进行服务，这个领域的代表产品有IBMCognos等。一个有效的集成基础架构是操作型Bl项目成功的一个关键因素。数据管理服务组件支持传统的商业智能方式，数据从源系统抽取到操作数据存储(ODS)或者数据仓库(Dw)，然后进入一个或多个数据集市以进行更详尽的分析。在操作型BI中，ODS能提供接近实时的数据，于是在架构中极大的拓展了ODS的功能，使它及其下面的数据集市达到相当大的规模，同时可以承担高度复杂的分析。这样在有些时候可以绕过数据仓库，作为系统的数据来源。

    操作型BI已出现很长时问，很多专家和厂商也在为操作型BI的实施做着积极的推进。在诸多厂商中，Sybase的操作型BI产品是最早推出的，也具有很大影响力。2009年3月，IBMCognos发布了专门针对操作型BI部署的白皮书，同时也发布了针对制造业和金融业的白皮书同。2008年6月，HP推出了自己面向操作型BI的新产品：Neoview 2.3。很多小厂商和数据库提供商也推出了一些操作型BI系统，例如ElegantJBI和GoldenGate。

    操作型BI的实施在不断推进的同时，相关研究也在不断展开，将研究视角对准了操作型BI的出现所导致的商业智能和企业业务流程(BPM)融合的问题，而文献[8]则主要关注操作型BI实时性的实现，这篇论文提出了一个防止查询返回过慢的机制，同时对如何预装数据进行了研究。操作型BI厂商的着眼点更符合实用性，他们对数据仓库进行了拓展，使数据仓库可以允许小批量的数据加载和刷新。同时，对数据处理进行研究，为数据仓库增加了ETL功能，通过接收原来属于数据源的数据处理工作来缩短数据加载时间。这些技术，在Teradata和最近发布的HPNeoview都得到了体现01，Golden．Gate最新发布的数据库也采取了这种策略。IBM则完成了in．memoryanalytic server的研究，这是一种将数据加载入内存，从内存中进行分析的技术(Cognos)““。更多的操作型BI提供商将ODS或者数据集市作为前端分析的数据源，这样就可以在不改变传统数据仓库架构的基础上完成速度的提升。

3 结束语

    在商业智能发展遇到瓶颈的时候，操作型BI出现了。它的出现为商业智能的发展提供了新的动力，成为商业智能新的发展点。在Sybase第一家推出相关的操作型BI产品后，SAP也将操作型BI概念引入自己的产品之中。2009年IBMCognos也推出了操作型BI产品。可以预见，在不久的将来，操作型BI将会成为商业智能市场上新的亮点。

    操作型BI的概念已应用于产品之中，但操作型BI领域依然有很多可以继续研究的问题。首先是数据源问题，面对操作型BI对数据实时性的高要求，是对数据仓库进行改进，继续将数据仓库作为数据源；还是改变系统构架，用oos(操作型数据集)或者数据集市来做为数据源。然后是数据预处理问题，本文提到在这个领域已经有一些研究成果，这依旧是一个可以继续研究的问题。最后是操作型BI与原有系统的集成。操作型BI出现时间较晚，在这之前，大多企业已经拥有一些信息系统。操作型BI需要面对与已有系统的兼容和交互的问题。

    本文对商业智能的发展进行了讨论，并对操作型BI做了着重介绍。通过这些介绍不难发现，操作型BI的实施虽然面对很多困难，但不能阻止它成为商业智能最有前景的发展方向。